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9781118362082 - Multi-Agent Machine Learning: A Reinforcement Approach de Schwartz, H. M. (21 resultados)
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Multi-Agent Machine Learning; A Reinforcement Approach
Librería: Skoob-ebooks, Pontiac, QC, Canada
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 57,51
Envío por EUR 11,33
Se envía de Canada a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoHardcover. Condición: Good. Moderate wear. A small portion of pages have some underlining and /or margin notes - less than 4 % of the pages of the book (approximately 16 pages and mostly at the beginning of the book) . Also, there is writing on the front cover page. Satisfaction guaranteed with 30-day return policy. Ships from Canada.; 157.5 X 17.8 X 238.8 millimeters; 256 pages; R0 3.2m/2.7m s0.
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Multi-Agent Machine Learning
Librería: Le Monde de Kamélia, Bruxelles, Belgica
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 69,90
Envío por EUR 22,00
Se envía de Belgica a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoCondición: as new. Livraison rapide, bien emballé, service client soigné.Pour tout renseignement complémentaire, n'hésitez pas à nous contacter.
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Multi-Agent Machine Learning : A Reinforcement Approach
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 94,05
Envío por EUR 2,30
Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Añadir al carritoCondición: As New. Unread book in perfect condition.
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Multi-Agent Machine Learning
Librería: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 104,38
Envío por EUR 5,93
Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 15 disponibles
Añadir al carritoHRD. Condición: New. New Book. Shipped from UK. Established seller since 2000.
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Multi-Agent Machine Learning: A Reinforcement Approach (eng)
Librería: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 101,34
Envío por EUR 6,80
Se envía de Italia a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Añadir al carritoCondición: new.
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Multi-Agent Machine Learning : A Reinforcement Approach
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 110,04
Envío por EUR 2,30
Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Añadir al carritoCondición: New.
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MultiAgent Machine Learning A
Librería: World of Books (was SecondSale), Montgomery, IL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 118,47
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Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoCondición: Very Good. Item in very good condition! Textbooks may not include supplemental items i.e. CDs, access codes etc.
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Multi-Agent Machine Learning : A Reinforcement Approach
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 104,35
Envío por EUR 17,71
Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Añadir al carritoCondición: New.
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Multi-Agent Machine Learning : A Reinforcement Approach
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 113,90
Envío por EUR 17,71
Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Añadir al carritoCondición: As New. Unread book in perfect condition.
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Multi-Agent Machine Learning: A Reinforcement Approach
Librería: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 122,03
Envío por EUR 18,75
Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Añadir al carritoHardback. Condición: New. New copy - Usually dispatched within 4 working days.
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Multi?Agent Machine Learning
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 133,20
Envío por EUR 7,67
Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 3 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. pp. 350.
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Multi-Agent Machine Learning: A Reinforcement Approach
Librería: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Irlanda
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
Original o primera edición
EUR 135,40
Envío por EUR 10,50
Se envía de Irlanda a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. The book begins with a chapter on traditional methods of supervised learning, covering recursive least squares learning, mean square error methods, and stochastic approximation. Chapter 2 covers single agent reinforcement learning. Topics include learning value functions, Markov games, and TD learning with eligibility traces. Num Pages: 256 pages, illustrations. BIC Classification: UYQM. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 163 x 238 x 18. Weight in Grams: 478. . 2014. 1st Edition. Hardcover. . . . .
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Multi?Agent Machine Learning
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 146,72
Envío por EUR 3,48
Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 3 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. pp. 350.
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MultiAgent Machine Learning A Reinforcement Approach
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 156,78
Envío por EUR 11,80
Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 2 disponibles
Añadir al carritoHardcover. Condición: Brand New. 1st edition. 256 pages. 9.50x6.50x0.75 inches. In Stock.
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Multi-Agent Machine Learning
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 115,79
Envío por EUR 48,99
Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Añadir al carritoGebunden. Condición: New. Howard M. Schwartz, PhD, received his B.Eng. Degree from McGill University, Montreal, Canada in une 1981 and his MS Degree and PhD Degree from MIT, Cambridge, USA in 1982 and 1987 respectively. He is currently a professor in systems and computer engineering.
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Multi-Agent Machine Learning: A Reinforcement Approach
Librería: Kennys Bookstore, Olney, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 171,52
Envío por EUR 9,15
Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. The book begins with a chapter on traditional methods of supervised learning, covering recursive least squares learning, mean square error methods, and stochastic approximation. Chapter 2 covers single agent reinforcement learning. Topics include learning value functions, Markov games, and TD learning with eligibility traces. Num Pages: 256 pages, illustrations. BIC Classification: UYQM. Category: (P) Professional & Vocational. Dimension: 163 x 238 x 18. Weight in Grams: 478. . 2014. 1st Edition. Hardcover. . . . . Books ship from the US and Ireland.
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Multi-Agent Machine Learning: A Reinforcement Approach
Librería: Mispah books, Redhill, SURRE, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 178,73
Envío por EUR 29,51
Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoHardcover. Condición: Like New. Like New. book.
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Multi-Agent Machine Learning : A Reinforcement Approach
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 158,88
Envío por EUR 62,77
Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 2 disponibles
Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. Neuware - The book begins with a chapter on traditional methods of supervised learning, covering recursive least squares learning, mean square error methods, and stochastic approximation. Chapter 2 covers single agent reinforcement learning. Topics include learning value functions, Markov games, and TD learning with eligibility traces. Chapter 3 discusses two player games including two player matrix games with both pure and mixed strategies. Numerous algorithms and examples are presented. Chapter 4 covers learning in multi-player games, stochastic games, and Markov games, focusing on learning multi-player grid games--two player grid games, Q-learning, and Nash Q-learning. Chapter 5 discusses differential games, including multi player differential games, actor critique structure, adaptive fuzzy control and fuzzy interference systems, the evader pursuit game, and the defending a territory games. Chapter 6 discusses new ideas on learning within robotic swarms and the innovative idea of the evolution of personality traits.\* Framework for understanding a variety of methods and approaches in multi-agent machine learning.\* Discusses methods of reinforcement learning such as a number of forms of multi-agent Q-learning\* Applicable to research professors and graduate students studying electrical and computer engineering, computer science, and mechanical and aerospace engineering.
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MultiAgent Machine Learning A Reinforcement Approach
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 144,20
Envío por EUR 11,80
Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 2 disponibles
Añadir al carritoHardcover. Condición: Brand New. 1st edition. 256 pages. 9.50x6.50x0.75 inches. In Stock. This item is printed on demand.
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Multi-Agent Machine Learning: A Reinforcement Approach
Librería: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 150,18
Envío por EUR 18,75
Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Añadir al carritoHardback. Condición: New. This item is printed on demand. New copy - Usually dispatched within 5-9 working days 513.
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Multi-Agent Machine Learning (Hardcover)
Idioma: Inglés
Publicado por John Wiley & Sons Inc, New York, 2014
ISBN 10: 111836208X ISBN 13: 9781118362082
Librería: CitiRetail, Stevenage, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
Original o primera edición Impresión bajo demanda
EUR 140,41
Envío por EUR 43,68
Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Añadir al carritoHardcover. Condición: new. Hardcover. The book begins with a chapter on traditional methods of supervised learning, covering recursive least squares learning, mean square error methods, and stochastic approximation. Chapter 2 covers single agent reinforcement learning. Topics include learning value functions, Markov games, and TD learning with eligibility traces. Chapter 3 discusses two player games including two player matrix games with both pure and mixed strategies. Numerous algorithms and examples are presented. Chapter 4 covers learning in multi-player games, stochastic games, and Markov games, focusing on learning multi-player grid gamestwo player grid games, Q-learning, and Nash Q-learning. Chapter 5 discusses differential games, including multi player differential games, actor critique structure, adaptive fuzzy control and fuzzy interference systems, the evader pursuit game, and the defending a territory games. Chapter 6 discusses new ideas on learning within robotic swarms and the innovative idea of the evolution of personality traits. Framework for understanding a variety of methods and approaches in multi-agent machine learning. Discusses methods of reinforcement learning such as a number of forms of multi-agent Q-learning Applicable to research professors and graduate students studying electrical and computer engineering, computer science, and mechanical and aerospace engineering The book begins with a chapter on traditional methods of supervised learning, covering recursive least squares learning, mean square error methods, and stochastic approximation. Chapter 2 covers single agent reinforcement learning. Topics include learning value functions, Markov games, and TD learning with eligibility traces. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.
